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FlowDPS
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Physics-Guided Flow Matching 推动 CT 图像重建
研究人员开发了一种使用 Physics-Guided Flow Matching 的新 CT 图像重建方法，这是扩散模型的一种替代方案。该方法在高分辨率 CT 图像上训练 Flow Matching 模型，并采用两阶段训练策略以提高保真度。研究表明，在图像质量和效率方面，基于 Flow Matching 的重建方法始终优于基于扩散的技术，所需的采样步骤更少。该训练模型和代码将被发布，以支持该领域的未来研究。
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新理论解释流模型求解器，提出高效采样方法
研究人员开发了一个新的理论框架，用于理解流模型逆问题求解器，这些求解器用于解决成像逆问题。这种新方法，称为后验传输（posterior-transport），揭示了这些求解器中的条件化是通过重加权源分布而非漂移校正来实现的。该分析提出了一种更有效且有原则的速度校正求解器，该求解器在各种先验和分布外设置中表现出竞争力，同时还能产生具有准确不确定性量化的多样化后验样本。